The solution to the first technological challenge consists of generating phytosanitary treatment application maps from position and flow data, starting from two
The solution to the first technological challenge consists of generating phytosanitary treatment application maps from position and flow data, starting from two data sheets, one generated by the applicator system, in which the impulsion system is located and which provides flow data, and the other generated by a device carried by the operator who performs the treatment, which provides the georeferencing. First, both data sheets are converged to obtain a single file. Subsequently, the generated file is imported into QGIS as a point cloud. Next, the region of interest is delimited and the “clustering for k-means” command of the SAGA tool is applied to generate a homogeneity map, grouping the raster pixels with similar values and generating a vector layer. The next step is the generation of a grid simulating the planting frame and its fusion with the homogeneity vectors to assign a value to each plant, which allows the creation of the application map.
The second challenge is based on digital photographs of the crop, which are analyzed with the LabelImg program. The first step is labeling, using bounding boxes on the SxS grid for cell prediction, creating and assigning the corresponding label to the fruit. Subsequently, the fruits are identified and flat files (.txt) are created together with the images in order to send them to Roboflow for validation and adjustment. This API allows training and increased certainty. An algorithm has been created in Google Colaboratory for the detection of the fruit, the quantity per plant, its ripening stage in percentage index and the estimated weight.
La solución al primer reto tecnológico consiste en generar mapas de aplicación de tratamientos fitosanitarios a partir de los datos de posición y caudal, partiendo de dos hojas de datos, una generada por el sistema aplicador, en el que se encuentra el sistema de impulsión y que proporciona datos de caudal, y otra generada por un dispositivo portado por el operario que realiza el tratamiento que proporciona la georreferenciación. En primer lugar se hacen converger ambas hojas de datos para obtener en un único archivo. Posteriormente, se realiza la importación del archivo generado a QGIS como nube de puntos. A continuación se delimita la región de interés y se aplica el comando “clustering for k-means” de la herramienta SAGA para generar un mapa de homogeneidad, agrupando los pixeles del ráster con unos valores similares y generando una capa vectorial. El siguiente paso es la generación de una rejilla simulando el marco de plantación y su fusión con las vectoriales de homogeneidad para asignar un valor a cada planta, lo que permite crear el mapa de aplicación.
Para el segundo reto se parte de fotografías digitales del cultivo, que se analizan con el programa LabelImg. Primero se procede al etiquetado, utilizando bounding boxes sobre la cuadricula de SxS para predicción de celdas, creando y asignando la etiqueta correspondiente al fruto. Posteriormente, se identifican los frutos y se crean los archivos planos (.txt) junto a las imágenes con el fin de enviarlas a Roboflow para la validación y ajuste. Esta API permite el entrenamiento y el aumento de certidumbre. Se ha creado un algoritmo en Google Colaboratory para la detección del fruto, la cantidad por planta, su estado de maduración en índice porcentual y el peso estimado.
GO INVERCONEC CONNECTED GREENHOUSE from culture to final consumer
Completed | 2021-2023
- Main funding source
- Rural development 2014-2020 for Operational Groups
- Geographical location
- Spain